
新模型首先解决了语言区分问题,能够更准确地区分中文与英文,从而避免出现随机特殊字符等低级错误。
同时,Deepseek对内置的代码和搜索代理进行了调整,这让模型在调用外部工具时的稳定性更高,结果也更可靠。
基准测试数据显示,最显著的提升出现在需要工具使用的任务中。在BrowseComp基准测试中,成绩从30.0分提升到38.5分,在Terminal-bench上则从31.3分跃升到36.7分。

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